加权集成采样：语言模型稀有事件概率估计方法
原文标题：Weighted Ensemble Sampling for Rare-Event Estimation in Language Models
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论文提出 Weighted Ensemble（WE）无训练框架，用于估计语言模型稀有但严重失败的概率。WE 仅从原始模型采样，周期性将采样预算重新分配给更可能到达目标事件的前缀，并利用 LLM 内部表征作为前缀信号，在安全相关任务上提升了估计效率与可靠性。
- 问题
- LLM 稀有但严重的失败概率用直接蒙特卡洛估计效率极低。
- 方法
- 无训练框架，仅从原模型采样并周期性把预算重分配给更可能触发事件的前缀，用内部表征作前缀信号。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 部署前评估长尾风险时，可在不训练额外提议分布的前提下更省算力地估概率。
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